ML Engineering
Juli 2026 Pro

MACHINE
LEARNING.
& DEEP LEARNING

Wir konzipieren, trainieren und skalieren maßgeschneiderte ML-Modelle für echte Geschäftsprobleme. Von Daten bis Deployment – made in Düsseldorf.

95%
Modell-Genauigkeit
4 Wochen
PoC-Zyklus
24/7
Monitoring
100%
DSGVO-konform
PyTorch 2.6
TensorRT-LLM
vLLM
Hugging Face
ONNX Runtime
MLflow
Ray Core
NVIDIA CUDA 12.8
Kubernetes
MLOps Edge
PyTorch 2.6
TensorRT-LLM
vLLM
Hugging Face
ONNX Runtime
MLflow
Ray Core
NVIDIA CUDA 12.8
Kubernetes
MLOps Edge
PyTorch 2.6
TensorRT-LLM
vLLM
Hugging Face
ONNX Runtime
MLflow
Ray Core
NVIDIA CUDA 12.8
Kubernetes
MLOps Edge
PyTorch 2.6
TensorRT-LLM
vLLM
Hugging Face
ONNX Runtime
MLflow
Ray Core
NVIDIA CUDA 12.8
Kubernetes
MLOps Edge
Algorithmik Engineering

Modelle
Massgeschneidert.

Wir entwickeln keine Standardsoftware, wir bauen Inferenz-Intelligenz exakt für Ihre Daten, Prozesse und Ziele.

UNIT_COMPUTER-VISION_REV_4
Inferenz Aktiv
Obj_Det: 0.98
Live Erkennung Aktiv
Visuelle Wahrnehmung

Computer Vision

Bringen Sie Ihren Systemen das Sehen bei. Wir entwickeln Bild- und Videoanalyse-Modelle für Objekterkennung, Qualitätskontrolle oder Gesichtsanalyse in Echtzeit.

Echtzeit-Objekterkennung
Automatisierte Inspektion
Semantische Segmentierung
Edge-KI Deployment
UNIT_NLP-SEMANTIC_REV_4
Inferenz Aktiv
Semantic_Parsing_L4
Linguistische Logik

NLP & Semantik

Texte nicht nur lesen, sondern verstehen. Von Sentiment-Analyse über KI-Agenten bis hin zu komplexen Information-Extraction-Systemen auf Basis moderner Transformer.

Sentiment-Analyse
Entitätserkennung (NER)
Autonome KI-Agenten
Mehrsprachiger Support
UNIT_CUSTOM-MODELS_REV_4
Inferenz Aktiv
Spezialisierte Inferenz

Custom Modelle

Standards sind nicht genug. Wir trainieren Deep-Learning-Modelle, die exakt auf Ihre spezifischen Datensätze und Business-Logiken abgestimmt sind – hochperformant und präzise.

Neurales Architekturdesign
Transfer Learning
Regression & Prognosen
Hardware-Optimierung
UNIT_MLOPS-SCALE_REV_4
Inferenz Aktiv
Latency7ms
Produktions-Hub

MLOps & Skalierung

Vom Prototyp in die Produktion. Wir automatisieren Ihre ML-Pipelines, überwachen Modell-Drift und stellen eine skalierbare Inferenz-Infrastruktur sicher.

CI/CD für Machine Learning
Modell-Monitoring
Auto-Scaling Inferenz
Data Governance
Knowledge Base

FRAGEN &
ANTWORTEN.

Was Sie über Machine-Learning-Projekte bei HUNARI wissen sollten – transparent, sicher und verständlich erklärt.

Ein Proof of Concept (PoC) ist in der Regel nach 2–4 Wochen vorzeigbar. Die Entwicklung eines produktionsreifen Modells inklusive Deployment-Pipeline variiert zwischen 2 und 4 Monaten, abhängig von Datenverfügbarkeit und Komplexität.

Nein. Wir bieten hybride Cloud-Lösungen (Azure, AWS, GCP) sowie On-Premise-Training an. Für die Inferenz optimieren wir die Modelle so, dass sie kosteneffizient auf Ihrer bestehenden Infrastruktur laufen.

Datensicherheit hat oberste Priorität. Wir trainieren Modelle lokal oder in verschlüsselten Cloud-Tenants in Deutschland. Ihre Daten verlassen niemals den definierten Sicherheitsrahmen und werden nicht für öffentliche Modelle genutzt.

Wir führen vorab einen Data-Audit durch. Falls die Datenqualität nicht ausreicht, unterstützen wir Sie beim Aufbau von Data-Pipelines, um die notwendige Basis für das Machine Learning zu schaffen.

Produktion (Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle), Handel (Nachfrageprognosen), Finanzdienstleister (Fraud Detection) und Logistik (Routen- und Lageroptimierung). Wir finden gemeinsam den Use Case mit dem höchsten ROI.

Expertenwissen

Machine Learning für Unternehmen in Düsseldorf und NRW

Machine Learning wandelt bestehende Daten in handlungsrelevante Entscheidungen um. HUNARI entwickelt maßgeschneiderte ML-Modelle für Unternehmen in Düsseldorf, Krefeld, Köln und ganz NRW – von Computer Vision über Natural Language Processing bis hin zu Predictive Maintenance. Im Rahmen einer fundierten KI-Beratung und Strategieentwicklung identifizieren wir gemeinsam die ML-Use-Cases mit dem höchsten ROI für Ihr Unternehmen.

Ob Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle, automatisierte Textanalyse im Kundenservice oder vorausschauende Wartung in der Produktion – unsere ML-Ingenieure beherrschen den gesamten Entwicklungszyklus. Wir setzen auf bewährte MLOps-Praktiken, damit Ihre Modelle nicht nur im Labor funktionieren, sondern zuverlässig in der Produktion laufen. Die Ergebnisse fließen nahtlos in Ihre Data-Analytics-Infrastruktur ein und liefern Erkenntnisse in Echtzeit.

Für anspruchsvolle Sprachverarbeitungsaufgaben kombinieren wir klassisches Machine Learning mit modernen Large Language Models wie GPT-5.5 und Claude 4.5. Unser LLM-Fine-Tuning-Service passt vortrainierte Sprachmodelle exakt an Ihre Unternehmensdaten und Fachsprache an. So entsteht ein durchgängiges KI-Ökosystem, das Ihre Geschäftsprozesse nachhaltig optimiert – DSGVO-konform und mit europäischem Hosting.

ML-Readiness Check

Trainieren Sie
Ihren Vorsprung.

Wir entwickeln keine Demo-Modelle. Wir bauen produktionsreife ML-Systeme, die Ihre Daten in echte Wettbewerbsvorteile verwandeln.